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請問(決策樹、Random Forest、Boosting、Adaboot)GBDT和XGBoost的區(qū)別是什么?

來源:千鋒教育
發(fā)布人:wjy
時間: 2022-09-21 14:58:42 1663743522

  集成學(xué)習(xí)的集成對象是學(xué)習(xí)器。

  Bagging和Boosting屬于集成學(xué)習(xí)的兩類方法。

  Bagging方法有放回地采樣同數(shù)量樣本訓(xùn)練每個學(xué)習(xí)器,然后再一起集成(簡單投票);

  Boosting方法使用全部樣本(可調(diào)權(quán)重)依次訓(xùn)練每個學(xué)習(xí)器, 迭代集成(平滑加權(quán))。

  決策樹屬于最常用的學(xué)習(xí)器,其學(xué)習(xí)過程是從根建立樹, 也就是如何決策葉子節(jié)點(diǎn)分裂。

  ID3/C4.5決策樹用信息熵計算最優(yōu)分裂,CART決策樹用基尼指數(shù)計算最優(yōu)分裂,xgboost決策樹使用二階泰勒展開系數(shù)計算最優(yōu)分裂。

GBDT和XGBoost的區(qū)別是什么

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